【摘 要】
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刀具磨损的智能监测是影响现代机械加工业智能化发展进程的重要因素。在机械加工过程中,大多数机床通过使用传感器采集信号,从而建立刀具磨损与传感器信号之间的关系,在不中
【基金项目】
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上海市自然科学基金(20ZR1460500)。
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刀具磨损的智能监测是影响现代机械加工业智能化发展进程的重要因素。在机械加工过程中,大多数机床通过使用传感器采集信号,从而建立刀具磨损与传感器信号之间的关系,在不中断加工过程的情况下中实现刀具的磨损预测,根据是否达到磨损阈值来判断是否自动换刀或报警以实现在线智能监控。能否从传感器信号中提取有效的特征信息,并且建立一个快速响应且精确的预测模型是一个亟待解决的问题。因此,针对上述问题,提出了一种基于深度信号处理和堆叠残差GRU的刀具磨损预测模型。在信号处理方面设计了BiGRU-Self Attention(BG
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